Untersuchung der Beziehung zwischen Sea Surface Chlorophyll und Hauptmerkmalen des Südchinesischen Meeres mit Satelliteninformationen

Satellitenbeobachtungen bieten einen großartigen Ansatz, um die Merkmale der wichtigsten Meeresparameter zu untersuchen, einschließlich Chlorophyll an der Meeresoberfläche und Temperatur, Meeresoberflächenhöhe und die aus diesen Parametern abgeleiteten Faktoren, wie z. B. Fronten. Unsere Studie zeigt, wie Man Satellitenbeobachtungen verwendet, um wichtige Parameter und ihre Beziehungen zu beschreiben. Satellitendatenwissenschaft von 2002 bis 2017 wurde verwendet, um die Oberflächenmerkmale des Südchinesischen Meeres zu beschreiben.

Die Satellitenbeobachtung von Chlorophyll ist Einfeiner, der zum Schutz der Ozeane verwendet wird. Faktoren im Zusammenhang mit der Chlorophyllvariabilität wurden anhand von Zeitreihen untersucht. Die Methode kann auf andere globale Ozeane angewendet werden und wird hilfreich sein, um die Meeresdynamik und das Ökosystem zu verstehen.

Wir zeigen ein Schritt-für-Schritt-Verfahren zur Erfassung von Satellitendaten verschiedener Parameter, die die räumlichen und zeitlichen Variabilitäten beschreiben und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren bestimmen. Räumliche und zeitliche Variabilitäten von Parametern werden ermittelt. Sie sind empirische orthogonale Funktion und die Wechselbeziehung zwischen verschiedenen Faktoren werden durch Null Korrelationskoeffizienten erfasst.

Für die Erfassung von Chlorophylldaten an der Meeresoberfläche und der Meeresoberfläche laden Sie einen Datensatz mit Satellitenbeobachtungen aus MODIS Aqua herunter, für den die räumliche Auflösung beider Datensätze im täglichen Abstand etwa 4,5 Kilometer beträgt. Speichern Sie die heruntergeladenen Satellitendateien im Datenordner und strukturieren Sie das Ordnerverzeichnis wie gezeigt. Fügen Sie den Pfad der Toolbox für die NetCDF-Datei in MATLAB hinzu, und wählen Sie Hinzufügen mit Unterordnern aus, um die Pfade des Skriptordners einzuschließen.

Der Pfad für alle erforderlichen Verzeichnisse der Daten und Funktionen wird im MATLAB-Suchpfad angezeigt. Laden Sie dann die Temperaturdaten der Meeresoberfläche in die Analysesoftware. Laden Sie für die Erfassung von Anomaliedatensätzen für den Meeresspiegel tägliche Anomaliedaten für den Meeresspiegel mit einer räumlichen Auflösung von 25 Kilometern aus demselben Zeitraum herunter, und geben Sie den Befehl ein, um die Daten zur Anomalie des Meeresspiegels für ein Tägige zu laden.

Um die Windgeschwindigkeitsdaten zu erhalten, laden Sie die Winddaten aus dem gleichen Zeitraum von einem ERA-Zwischenanalyseprodukt herunter und geben Sie den Befehl ein, um die einmonatigen Winddaten zu lesen. Die erhaltenen u-, v- und Zeitvariablen stellen die zonalen und Meridian-Geschwindigkeiten bzw. die entsprechende Zeit dar. Um auf das Topographie-Dataset zuzugreifen, laden Sie die hochauflösenden Topographiedaten von der Website der National Centers for Environmental Information herunter und geben Sie den Befehl ein, um die Topographiedaten in die Analysesoftware zu laden.

Die Variablen XX, YY und ZZ geben den Breitengrad, den Längengrad und die entsprechende Tiefe an. Aufgrund der großen Wolkendecke in der Meeresoberflächentemperatur und den Chlorophylldaten der Meeresoberfläche verwenden Sie den Befehl, um die ursprünglichen Daten durch die dreitägigen Durchschnittsdaten zu ersetzen. Da die räumliche Auflösung für verschiedene Datasets nicht konsistent ist, geben Sie den Befehl ein, um die Meeresoberflächentemperatur und die Chlorophylldaten der Meeresoberfläche in ein räumliches Raster zu interpolieren, das mit dem räumlichen Raster für Wind- und Meeresspiegelanomalie übereinstimmt.

Geben Sie den befehl san, wie angegeben, um die Windspannung und Windspannungs-Curl zu berechnen. Um die monatliche Temperatur, den Wind und die Anomalie des Meeresspiegels als 30-Tage-Durchschnitte in jedem Pixel zu berechnen, geben Sie den Befehl wie angegeben ein. Geben Sie für die räumliche Glättung den Befehl ein, um das Skript auszuführen, um die dreitägigen durchschnittlichen Temperaturdaten für die Meeresoberfläche in jedem Pixel zu glätten.

Um den Temperaturgradienten der Meeresoberfläche zu bestimmen, geben Sie den Befehl ein, um das Skript auszuführen, um die Gradienten aller Meeresoberflächentemperaturgradienten des Zonals und des Meridians als Temperaturdifferenz der Meeresoberfläche zwischen den nächsten zwei Pixeln, geteilt durch den entsprechenden Abstand, zu berechnen. Um eine Front zu identifizieren, indem Sie den Wert des Temperaturgradienten der Meeresoberfläche testen, beschriften Sie das Pixel als potenzielles Frontalpixel, wenn der Wert größer als ein festgelegter Schwellenwert war. Um die monatliche frontale Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass die Beobachtung einer Front für einen bestimmten Zeitraum stattfindet, geben Sie den Befehl ein.

Um die monatlichen Daten für die Analyse zu laden, geben Sie die Befehle ein und wenden Sie eine empirische orthogonale Funktion an, um die räumlichen und zeitlichen Variabilitäten der verschiedenen Parameter zu beschreiben. Das Programm berechnet die Größe, Eigenwerte und Amplitude der empirischen orthogonalen Funktionen für das Dataset. Um die Korrelation auf der saisonalen Skala zu bestimmen, geben Sie den Befehl ein, um die Korrelationen zwischen zwei Faktoren anhand ihrer Zeitreihen an jedem Pixel zu berechnen.

Geben Sie dann den Befehl ein, um die Korrelationen zwischen den monatlichen Anomalien der Meeresoberfläche Chlorophyll und anderen Faktoren zu berechnen. Um die Satelliteninformationen anzuzeigen, geben Sie den Befehl ein, um das Skript auszuführen, um eine Vitrine von Satelliteninformationen zu generieren, einschließlich der Meeroberfläche Chlorophyll, Temperatur und Wind, und Anomalie des Meeresspiegels und frontale Verteilung. Geben Sie den Befehl ein, um das ergebnisergebnis der empirischen orthogonalen Funktion anzuzeigen.

Geben Sie dann den Befehl wie angegeben ein, um die Beziehung zwischen dem Chlorophyll und anderen Faktoren in saisonalen und anomalen Feldern zu berechnen. Die Topographie hat einen prominenten Einfluss auf die räumliche Verteilung von Meeroberflächenchlorophyll mit hochseegebundenem Chlorophyll, das hauptsächlich entlang der Küste des Südchinesischen Meeres verteilt ist, wo die Topographie flach ist. Der Wind wird auch durch die Orographie mit der Pachtseite von Bergen beeinflusst, die durch schwachen Wind und eine prominente Windspannungswelle gekennzeichnet sind, die südwestlich des Südchinesischen Meeres identifiziert wird.

Die hier geltenden Schwellen erfassen effektiv die Position der Front und gewährleisten die Darstellung der Grenzen ganzer Wassermassen. In dieser Analyse erfasste die empirische orthogonale Funktion eine große Varianz im nördlichen Teil des Südchinesischen Meeres. Der entsprechende Monatsdurchschnitt der Zeitreihen zeigte, dass die Meeresoberfläche Chlorophyll im Winter erhöht und im Sommer depressiv war.

Die Region an der Südwestküste war durch eine schwache Größe gekennzeichnet, und die entsprechende Variabilität wurde hauptsächlich durch empirische orthogonale Funktion zwei erfasst. Die Chlorophyllwerte an der Meeresoberfläche waren im Sommer hoch und im Winter niedrig, was im Vergleich zur nördlichen Region vor allem aphaseawar. Tatsächlich zeigten die monatlichen Zeitreihen für die empirischen orthogonalen Funktionen eine deutliche saisonale Variabilität mit empirischer orthogonaler Funktion zwei führenden empirischen orthogonalen Funktionen eins um etwa vier Monate.

Die Korrelationen zwischen dem Chlorophyll und anderen Faktoren stellen die Zusammenhänge der Faktoren dar. In dieser Analyse wird beispielsweise die Meeresoberflächentemperatur negativ mit dem Chlorophyll korreliert, während die Windspannung positiv mit dem Chlorophyll korreliert ist. So wurde ein hohes Chlorophyll mit einer niedrigen Temperatur und starkem Wind für diese Daten assoziiert.

Die Identifizierung der Variabilität der Ozeanparameter und die Untersuchung ihrer Beziehung zu Chlorophyll sind entscheidend und wichtig für die Meeresdynamik und das marine Ökosystem. Frontale Aktivitäten sind besonders wichtig, da hohes Chlorophyll in der Regel mit Front verbunden ist. Änderungen können stattfinden, um die Schwelle der Fronterkennung zu ändern, und der beste Ansatz zur Validierung der Front besteht darin, sie mit den Beobachtungen des Instituts zu vergleichen.

Zusammenfassend kann die Verwendung von Satellitenbeobachtungen die räumliche Verteilung und die zeitliche Variabilität der Ozeanoberflächenmerkmale genau beschreiben. Mit der zunehmenden Auflösung von detaillierteren Funktionen können in der Zukunft identifiziert und untersucht werden.